联合概率方法在北京灾害天气预报中的应用研究

发布时间：2025-01-07 05:02

　　 基于ECMWF模式的集合预报数据,利用联合概率方法,针对北京地区冬季影响最大的寒潮和夏季强对流两类灾害性天气,建立了适用于本地区的两种集合预报业务产品。选取2 m温度和10 m平均风速制作寒潮预警信号联合概率预报产品,选取对流有效位能和0—6 km垂直风切变制作强对流潜势联合概率预报产品。通过对北京地区近年寒潮和强对流天气的预报检验表明:寒潮预警信号联合概率方法,当预报概率达到10%及以上时,实况就有可能达寒潮蓝色预警信号的级别;此方法对北京西北部的预报性能较好,其次为北京的东南部地区;对达到蓝色预警信号标准的区域具有较高的预报命中率,但对达黄色预警信号级别的区域,漏报率较高。强对流潜势联合概率方法的空报率较高,当预报概率达90%—100%时,实况才有可能出现强对流;与局地强对流相比,全市性强对流天气的高概率预报区域较为集中。

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【部分图文】：

图1ECMWF集合预报地面数据在京津冀地区的空间分布黑点为观测站

け?Ｊ揭话胱笥?［12］。北京地区集合预报联合概率产品主要基于ECMWF的集合预报数据，其包含51个成员，分辨率和覆盖范围如表1所示。其中，ECMWF集合预报的地面数据在北京区域大约有10个格点(图1)。表1北京地区联合概率产品使用的集合预报数据Table1Information....

图2联合概率示意图Fig.2Schematicdiagramofjointprobability

描述天气特征时都有其局限性，不能全面刻画天气发生发展的潜势。联合概率方法将不同类型要素或参数的优势相结合，能够在很大程度上避免这种局限性。因此，联合概率方法是一种基于参数的概率方法，在“配料法”思想的指导下，可按照某种天气发生的要素条件同时考虑若干个重要参数，是确定关键(最有可能....

图62014年6月13日17时雷达组合反射率(a)和2014年6月12日20时预报的13日14时潜势联合概率(b)Fig.6Distributionofradarcompositereflectivityat17:00onJune13(a)andpotentialjointprobabilityat14:00彩色阴影为雷达组合反射率;黑色阴影为潜势联合概率预报

氖?葑柿衔?ECMWF集合预报的高空数据(1°×1°)、分辨率较低，因此相关概率预报产品的展现形式为阴影。对北京地区近年出现的全市性和局地突发两大类、共30次强对流天气进行检验对比，发现具有高潜势预报概率的共性特征，下面以典型个例为代表进行介绍。2.2.1全市性强对流天气2014....

图72014年6月26日17:30雷达组合反射率(a)和2014年6月25日20时预报的26日14时潜势联合概率(b)Fig.7Distributionofradarcompositereflectivityat17:30onJune26(a)andpotentialjointprobability彩色阴影为雷达组合反射率;黑色阴影为潜势联合概率预报

第5期付宗钰等:联合概率方法在北京灾害天气预报中的应用研究7因此，在实际预报业务工作中，预报人员应在高概率区域结合局地对流的触发条件，判定灾害性天彩色阴影为雷达组合反射率;黑色阴影为潜势联合概率预报图72014年6月26日17:30雷达组合反射率(a)和2014年6月25日20时....

本文编号：4024535